（精华版）吴心弘、裴平｜金融科技、全要素生产率与数字经济增长

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金融科技、全要素生产率与数字经济增长

吴心弘　裴平

► 刊期：《经济与管理研究》2022年第7期

► 作者简介：吴心弘，中国人民银行清算总中心与中国人民大学联合培养博士后；裴平，南京大学商学院教授、博士生导师。

内容提要

本文研究金融科技、全要素生产率与数字经济增长之间的关系，主要结论是：金融科技推进业态创新，加快数据要素积累，提升全要素生产率，促进数字经济增长。政府采取支持金融科技发展和数据要素积累的政策，能够产生推动数字经济增长的政策效应。直接政策效应（经济数字化效应）的机制是，金融科技扩散程度与数据要素价值挖掘外溢程度直接决定数字经济的全要素生产率外部性大小，即外部性越大，数字经济增长就越迅速。间接政策效应（人口覆盖效应）的机制是，基于金融科技充分挖掘中国大量人口潜在数据要素价值，进而在数字经济条件下增加数字经济参与人口占总人口的比重，比在传统经济条件下增加科研人员占总人口的比重更有利于间接推动经济增长，也更具有可操作性和可行性。

关键词

金融科技；数据要素；全要素生产率；数字经济；数字经济增长

一、问题提出

金融科技是数字经济增长的重要创新驱动力。在金融产业领域，以数字技术为底层构架，金融产品、业务流程、商业模式、金融业态以及金融监管等方面实现了数字化重构。金融科技能够解决传统金融在服务传统经济时存在的“痛点”，促进数据要素积累，提升全要素生产率，赋能数字经济增长，助力数字经济高质量发展。数据要素是指嵌入数字经济生产函数中的一种新型生产要素。数据要素产生于数字经济本身，以数字设备为载体，在数字技术条件下，经过收集、筛选、清洗、加工、匹配和提炼后，重新应用于数字经济运行各个环节；同时，作为“养料”的数据要素也能够对数字技术和金融科技起到促进作用。那么，金融科技、全要素生产率与数字经济增长的关系是怎样的？金融科技与数据要素如何促进数字经济增长？政府应采取何种政策才能对数字经济增长起到推动作用？

二、创新之处

本文聚焦于数字经济增长，通过经济学理论分析，界定金融科技、全要素生产率和数字经济的基本内涵及其关系；通过构建和检验包含金融科技和数据要素的数字经济增长模型，揭示数字经济增长的内在规律，为理解数字经济增长提供一个新的理论分析框架，为产生促进数字经济增长的政策效应提供明晰的政策路径，这对于数字经济的探索性研究具有重要的理论意义和实践意义。

三、结论与建议

本文的主要结论包括：一是金融科技是数字技术与金融的深度融合。金融科技能够推进业态创新，加快数据要素积累，提升全要素生产率，促进数字经济增长。金融科技给数字经济的全要素生产率带来结构性变化，促进全要素生产率的数字化转型，能够极大释放数字经济增长的潜力和活力。二是政府采取支持金融科技发展和数据要素积累的政策，能够产生推动数字经济增长的政策效应。直接政策效应（经济数字化效应）表明，金融科技扩散程度与数据要素价值挖掘外溢程度直接决定了数字经济的全要素生产率外部性大小，进而决定数字经济增长的动态学特征，以及数字经济增长的效果。反映数字经济条件下全要素生产率的外部性参数ρ是推动数字经济增长最重要的因素：ρ<1时数字经济增长收敛，ρ≥1时数字经济增长发散；ρ越大，数字经济增长就越迅速，直接政策效应（经济数字化效应）就越强。三是数字经济增长的间接政策效应（人口覆盖效应）表明，政府实施支持金融科技发展和数据要素积累相关政策，基于金融科技充分挖掘中国大量人口潜在数据要素价值，能够吸引并将更多人口纳入数字经济范畴，通过增加数字经济参与人口占总人口的比重，间接推动数字经济增长，弥补“数字鸿沟”，这比在传统经济条件下增加科研人员占总人口的比重更具有可操作性和可行性。

本文的建议包括：一是加快金融科技扩散与应用，如鼓励大数据、云计算、移动互联、区块链、物联网和人工智能等数字技术与金融业深度融合，推动先进数字技术在金融机构的开发与应用，以加大金融科技对数字经济发展的支持力度。二是重视数据要素积累政策指引，如利用金融科技充分挖掘、整合全社会数据要素资源，打破数据壁垒和建立数据资源共享机制，以提高数据要素的利用率，增强数字经济的全要素生产率的正外部性。三是提升数字经济参与人口占总人口的比重，如基于中国大量人口潜在数据要素价值，大力培养高端研发人才，扩大数字设备和载体的普及范围，通过金融科技创新金融业态和商业模式，充分发挥应用场景多样性优势，以将更多人口转化成为数字经济参与人口，不断弥补“数字鸿沟”。（全文刊发在《经济与管理研究》2022年第7期第16—36页。）往期回顾

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